En este ejercicio, detectamos la señal utilizando el estado estacionario, y calculando el estado en cada paso a partir de la matriz de Markov, por el otro.
error\_estacionario y error\_calculo representan la tasa de error en cada caso.
Vemos que ambos valores son iguales para todos los valores de lambda. Esto se debe a que, como se mostró en el Ej 5.1 el estado tiende al estacionario a medida que n se hace más grande. Se espera que el err\_estacionario sea mayor cuando n sea más chico, sin embargo, el error que se comete en la detección es 0 debido a que tenemos una cota de error teórico del 0.2\% y no hay muestras suficiente como para observar el error.

\begin{itemize}
\item lambda\_01=0.8 lambda\_11=0.3\\
	 error\_estacionario= 0.002\\
	 error\_calculo= 0.002\\

lambda\_01=0.4 lambda\_11=0.6\\
	 error\_estacionario= 0.003\\
	 error\_calculo= 0.003\\

lambda\_01=0.3 lambda\_11=0.3\\
	 error\_estacionario= 0.003\\
	 error\_calculo= 0.003\\

\item lambda\_01=0.8 lambda\_11=0.3\\
	 error\_estacionario= 0.005\\
	 error\_calculo= 0.005\\

lambda\_01=0.4 lambda\_11=0.6\\
	 error\_estacionario= 0.003\\
	 error\_calculo= 0.003\\

lambda\_01=0.3 lambda\_11=0.3\\
	 error\_estacionario= 0.006\\
	 error\_calculo= 0.006\\

\item lambda\_01=0.8 lambda\_11=0.3\\
	 error\_estacionario= 0.002\\
	 error\_calculo= 0.002\\

lambda\_01=0.4 lambda\_11=0.6\\
	 error\_estacionario= 0.004\\
	 error\_calculo= 0.004\\

lambda\_01=0.3 lambda\_11=0.3\\
	 error\_estacionario= 0.003\\
	 error\_calculo= 0.003\\
\end{itemize}